スケッチメーカーでAIに鉛筆画のスケッチを描いてもらいました！ スケッチメーカーでは画像をアップロードすると、それをもとにAIが鉛筆画のスケッチを描いてくれます！ https://t.co/zRKASfmkuX #スケッチメーカー pic.twitter.com/clsHWlpcUZ — 2z / AIメーカー (@2zn01) January 15, 2021 明けましておめでとうございます。 趣味でWebサービスの個人開発をしている、2z（Twitter： @2zn01 ）です。 普段は以下のようなサービスを開発・運営していますので、興味があるものがございましたら、ぜひとも使ってみて頂けると嬉しいです！ AIメーカー https://aimaker.io/ 誰でも簡単にAIを作ったり、試したりできるサービスです。 使ったAIを活用するためのAPIも提供していますので、ぜひご活用ください

2020年のクリスマス。豊島（とよしま）将之竜王と羽生善治（はぶよしはる）九段という黄金カードで、その“事件”は起きた。 対局の中継画面上に表示されるAIの「勝率」（どちらがどれだけ優勢かをパーセンテージで示したもの）で94％という圧倒的な優勢を築いていたはずの羽生九段が、突然、投了（負けを認める）したのだ。 AIがほぼ勝ちだと判断しているのに、対局者本人は負けだと認識していた・・・　実はこれほど極端ではないものの、AIと、人間の棋士の“形勢判断”が大きく食い違うケースが増えているという。 藤井二冠の「AI超え」が新語・流行語大賞にノミネートされるなど、いまや将棋観戦に欠かせない存在となった将棋AI。進化を続ける、その将棋AIが抱えるジレンマと、解決の秘策について関係者に話を聞いた。 [誰もが驚いた終局]　豊島竜王が激戦を制す!（ABEMAビデオ） 「負けました・・・」 羽生九段が頭を下げ

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Apple’s chief financial officer Luca Maestri challenged investor worries over an 8% drop in China revenue, by noting that sales in other emerging markets are growing. “When we start lookin

人工知能（AI）が「ノーベル賞の領域」に足を踏み入れた。そんなことを感じさせる研究成果が生まれた。米アルファベット傘下の英ディープマインドが半世紀にわたる生物学の難題を解くAIを開発したという。創薬研究などに革新をもたらす可能性を秘める。世界的権威をもつ米国の科学誌サイエンスが毎年末に公表する科学研究の「十大成果」。2020年を代表するブレークスルーの一つに選ばれたのがディープマインドのAIだ

~ in Pytorch ~ SAM simultaneously minimizes loss value and loss sharpness. In particular, it seeks parameters that lie in neighborhoods having uniformly low loss. SAM improves model generalization and yields SoTA performance for several datasets. Additionally, it provides robustness to label noise on par with that provided by SoTA procedures that specifically target learning with noisy labels. Thi

家族の生活リズムに合わせてくれて、省エネに貢献する冷蔵庫、爆誕。 24時間365日、せっせと頑張ってくれている家電といえば冷蔵庫です。いつもありがとう。 冷蔵庫ってそう頻繁に買い換えるものではないので気付かなかったのですが、なんかすごく進化してるんですね。三菱電機の冷蔵庫｢置けるスマート大容量・野菜室が真ん中｣シリーズの新製品｢MXDシリーズ｣2機種が発表されましたが、こちらなんとAIが搭載されているんです！ AIが何をしてくれるのか、ニュースリリースには以下のように記されています。 ｢おまかせA.I.自動｣ボタンを押すだけで、全ての扉開閉データを収集、AIがユーザーの冷蔵庫の使用状況を分析・学習。各家庭の生活パターン（活動時間と非活動時間）を予測し、冷却を自動制御 製氷室では氷が欲しいタイミングを予測して急速製氷。瞬冷凍室も各家庭の使い方に合わせて自動で最適運転、熱いものを入れた際も自動

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Discover how companies are responsibly integrating AI in production. This invite-only event in SF will explore the intersection of technology and business. Find out how you can attend here. In June, OpenAI published a paper detailing GPT-3, a machine learning model that achieves strong results on a number of natural language benchmarks. At 175 billion parameters — the part of the model that has le

各分野で精力的に情報発信されている方に「伝える」について伺うことで、これからの時代の情報発信やコミュニケーションのあり方を探っていく本企画。 今回お話を聞いたのは、ゲームAI開発者として第一線で活躍してきた三宅陽一郎さん。多くのゲーム開発にたずさわり、ゲーム企業でAIチームのリーダーやCTOをされています。 三宅さんは、積極的な啓蒙活動を展開されていることで知られています。いままで関わってきた書籍は20冊以上。講演活動も毎週のように行われているほか、「人工知能のための哲学塾」を主宰するなど、理系文系に捉われないユニークな情報発信をされてきました。 どのような問題意識や想いのもと活動されてきたのでしょうか。昨年12月に上梓された新刊『人工知能が「生命」になるとき』の内容もあわせて、「伝える」について聞いてみました。 三宅陽一郎さん/ゲームAI開発者 2004年よりデジタルゲームにおける人工知

日本電気株式会社（以下、NEC）は2021年1月8日、車載カメラの膨大なデータのうち、人工知能（AI）を活用することで、信号機などの注目領域に絞って画質を高くし、送信データ量を削減する技術「学習型メディア送信制御技術」を開発したと発表した。 本技術により、映像品質を維持したまま送信データ量を大幅に削減。車などにおいて、車外の走行環境の異常や運転手・乗客の危険な状況を映像を通してリアルタイムに検知してサポートするなど、遠隔見守りの高度化に貢献していく。 ＞＞プレスリリース 車載カメラの映像を低遅延かつ高画質に送信するAI技術、無線通信帯域の削減にも成功近年、モビリティ市場では、コネクテッド化、安全運転支援システムの高度化、自動運転の実用化が進む中で、車両に搭載した複数のカメラの映像を活用した安全運転や異常時の適切な措置のサポートなど、安心・安全な移動の実現が求められている。特に、車両の走行環

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Amazon Web Services ブログ 週刊AWS – 2021/1/11週 みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 週刊AWSをお届けします。2021年も引き続き毎週AWSのアップデート情報をお届けできればと思っていますので、どうかよろしくお願いいたします。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。 2021年1月11日週の主要なアップデート 1/11(月) Amazon EC2 API が IPv6 (Internet Protocol Version 6) をサポート Amazon EC2のAPIがIPv6プロトコルをサポートしました。APIエンドポイントがデュアルスタックになっていますので、IPv6のクライアントからはIPv6でEC2 APIを操作できます。現時点では、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国

Amazon Rekognition カスタムラベルが、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (東京) の各 AWS リージョンで利用可能になりました。Amazon Rekognition カスタムラベルは、自動機械学習 (AutoML) 機能です。これにより、お客様はシンプルなインターフェイス API を使用して、ビジネスニーズに合わせて画像内のオブジェクトやシーンを検索することができます。ラベルの付いた画像をアップロードするだけで、カスタム ML モデルを作成できます。ML の専門知識は必要ありません。

人工知能（AI）の普及に向けて倫理的な問題への対応が重要な焦点になってきた。米国ではAIによる顔認証などが差別的だとの批判を呼ぶ事例が相次ぐ。欧州ではAIの開発や利用に対し責任や倫理について定める規制の検討が進む。日本も対応を迫られそうだ。AIを巡るルールづくりで先行するのは欧州だ。欧州議会は2020年10月、法制化を念頭にAIの倫理、責任、知的財産に関する3つの提案を採択した。学習能力を持

この記事は五つの人気があるGitHub機械学習アイテムを紹介します。これらのアイテムは、自然言語処理（NLP）、コンピュータービジョン、ビッグデータなど、さまざまな機械学習の分野を含まれています。 ##1.PyTorch-Transformers リンク：https://github.com/huggingface/pytorch-transformers NLPはテキストの処理方式を変えて、その強さは言葉で説明できないほどです。 PyTorch-Tirans formersが最も遅く出現しましたが、各種NLPタスクに既にある基準を打ち破りました。PyTorchの実装などその他の需要な要素を含めて、初心者の入門を助けます。 下記の記事はPyTorch-Transformersを詳しく分析します。ご参照ください。 ①https://www.analyticsvidhya.com/blog/2

AIは目覚ましい発展を遂げており、スティーヴン・ホーキング氏が「100年以内に人工知能は人間を超える」と発言したり、AI研究の第一人者が「AIの脅威を心配するのは決して早すぎない」と発言したりと、急速に発展したAIの脅威について活発な議論が行われています。そんな中、新たに「高度な知能を獲得したAIは制御不能になる」とする研究が発表されました。 Calculations Show It'll Be Impossible to Control a Super-Intelligent AI https://www.sciencealert.com/calculations-show-it-d-be-impossible-to-control-a-rogue-super-smart-ai View of Superintelligence Cannot be Contained: Lessons

Upgrade your machine learning models with graph-based algorithms, the perfect structure for complex and interlinked data. In Graph-Powered Machine Learning, you will learn: The lifecycle of a machine learning project Graphs in big data platforms Data source modeling using graphs Graph-based natural language processing, recommendations, and fraud detection techniques Graph algorithms Working with N

元ネタ 実行結果 GoogleColaboratoryで動かした結果は以下です 教師データの作成 学習用の教師データを生成して確認します。 本来は教師データは外部から提供されるはずだが、今回はそれがないので自分で生成する。 import numpy as np def fizzbuzz(n:int): if n % 15 == 0: return "FizzBuzz" if n % 5 == 0: return "buzz" if n % 3 == 0: return "Fizz" return n def generate_sample_data(size=1000): feature = np.random.randint(0, np.iinfo(np.int32).max, size) label = list(map(fizzbuzz, feature)) return featu

人工知能（AI）技術の1つである機械学習の中には、教師あり学習や教師なし学習のほかに、「強化学習」のように「行動から学ぶ」タイプの学習も存在します。この手法は人間や動物の学習方法と似ており、実社会では非常に有用な学習方法になると考えられています。そこで、似たような仕組みを持つ「遺伝的アルゴリズム」と合わせて「強化学習」について解説します。 「強化学習」とは 強化学習とは、与えられたデータから学習していくのではなく、自ら行動を起こしその経験から行動を改善していくといった学習方法です。この時、AIには「今回の行動が良かった」や「今回の行動は悪かった」と自らの行動を振り返ってもらうのですが、AIには自らの行動の良し悪しを判断する基準がありません。そこで、行動に報酬を与えることで、その行動が良かったかどうかを理解してらう方法をとります。 こうした強化学習の仕組みは「動物にエサを与えて良し悪しを教え

Google検索やショッピング、データ分析や詐欺の検出まで、人工知能(AI)は我々の生活のさまざまな場面で役立っています。AIは人間により設定されたデータを使って機械学習を繰り返し、データ分析の精度を高めていきますが、機械学習に用いるデータが不足していたり、データに偏見が混じったものが存在する場合、何度も学習することで偏見が深まってしまうという問題があります。このアルゴリズムバイアスと呼ばれる偏見について、原因を特定して問題を改善する方法をAIの研究機関「Gradient Institute」の最高経営者であるBill Simpson-Young氏らが発表しています。 Artificial intelligence can deepen social inequality. Here are 5 ways to help prevent this https://theconversati

予想外のパンデミックが世界を襲った2020年は、人工知能（AI）が社会に与えるさまざまな悪影響が明らかになった。一方で、好ましい動きもある。2021年に期待する5つの動きを紹介しよう。 by Karen Hao2021.01.18 34 20 2 18 1年前、2020年がどんな年になるか誰もわかっていなかった頃、筆者は人工知能（AI）コミュニティが直面している転換点について考察した。2018年には、自動運転車の衝突事故や差別的な人材採用AIなどの自動化技術に関する失敗が注目を浴びていた。それを受け、2019年はAI分野ではAI倫理についての議論が以前にも増して活発化していた。しかし、議論だけでは不十分であり、われわれはそれを目に見える形で実践しなければならないと筆者は述べた。ところが2カ月後、新型コロナウィルス感染症（COVID-19）が世界をシャットダウンした。 他人と物理的な距離を置